下图是每个TPUv3跟Volta之间,相对于TPUv2的比较。可以看出来在公开的benchmark上面GPU跟TPUv3之间的性能是差不多的。G家内部的模型肯定是TPUv3的效果好一点。 文中特别提到transformer是一个新型的模型,在TPU设计之初是没有的,但是在TPU上性能还是很好的。 TPUv3相对于TPUv2来说在绝大部分场景是memory bandwidth bou...
现在我们对比一下 TPU v2 和 v3 Pod,最大的区别就在算力上:TPU v2 有 256 块 TPU v2 组成,算力为 11.5 PFLOPS;Tpu v3 则由 1024 块 TPU v3 芯片组成,算力为 100 PFLOPS。这也就是为什么我们一直在说,TPU v3 是一个 TPU v2 的强化版,最本质的原因就是两者在核心架构上本质的区别没有那么明显,而主要...
第一步,TPU v1有两个存储区域:Accumulator和Activation Storage,前者负责储存矩阵相乘结果,后者负责储存激活函数输出。 为了提升灵活性,TPU v2将上述两个互相独立的缓冲区调整位置后合并为向量存储区(Vector Memory),从而提高可编程性,这也更类似传统的内存区。 第二步改进针对的是激活函数管道(Activation Pipeline),T...
第一步,TPU v1有两个存储区域:Accumulator和Activation Storage,前者负责储存矩阵相乘结果,后者负责储存激活函数输出。 为了提升灵活性,TPU v2将上述两个互相独立的缓冲区调整位置后合并为向量存储区(Vector Memory),从而提高可编程性,这也更类似传统的内存区。 第二步改进针对的是激活函数管道(Activation Pipeline),T...
为了提升灵活性,TPU v2将上述两个互相独立的缓冲区调整位置后合并为向量存储区(Vector Memory),从而提高可编程性,这也更类似传统的内存区。 第二步改进针对的是激活函数管道(Activation Pipeline),TPU v1的管道内包含一组负责非线性激活函数运算的固定功能单元。TPU v2则将其改为可编程性更高的向量单元(Vector Uni...
如下图所示,TPU v3 的核心数量是 v2 的两倍,而 TFLOPs 略多一倍。TPU v4 的性能将再次翻倍 (2.7 倍)。其矩阵乘法单元的吞吐量增加了一倍多。目前尚不清楚太多其他内容,但如果内核数量增加一倍或矩阵乘法大小增加,也就不足为奇了。还提到了互连技术在增加内存带宽方面的未具体进展。这加剧了许多设计人员在推动更...
在ResNet-50上,单个Cloud TPU比单个P100快8.4倍,比V100快5.1倍。对于InceptionV3,结果差不多,分别快8.4倍和4.8倍。另外,如果把精度降低(fp16),V100的提速更加明显。 除了速度之外,成本也是重要考虑因素。下面这个表格显示,如果都在云端计算,TPU的性价比还是最高的。
在ResNet-50上,单个Cloud TPU比单个P100快8.4倍,比V100快5.1倍。对于InceptionV3,结果差不多,分别快8.4倍和4.8倍。另外,如果把精度降低(fp16),V100的提速更加明显。 除了速度之外,成本也是重要考虑因素。下面这个表格显示,如果都在云端计算,TPU的性价比还是最高的。
谷歌2020年发布,服务器推理和训练芯片,芯片数量是TPUv3的四倍。 硬件架构 功能特性 1).通过引入具有光学数据链路的光路交换机(OCS)来解决规模和可靠性障碍,允许 4K 节点超级计算机通过重新配置来容忍 1K CPU 主机在 0.1%–1.0% 的时间内不可用。 2).公开了 DLRM(SparseCore 或 SC)中嵌入的硬件支持,DLRM 是自...
新一代TPU v4芯片的速度是v3的两倍多。Google用TPU集群构建出Pod超级计算机,单台TPU v4 Pod包含4096块v4芯片,每台Pod的芯片间互连带宽是其他互连技术的10倍,因此,TPU v4 Pod的算力可达1 ExaFLOP,即每秒执行10的18次方浮点运算,相当于1000万台笔记本电脑的总算力。” 上图展示了TPU的发展历史。其中,Google尚未...